使用较小的RAM对较大的文件进行排序

在排序算法中，对大数据进行排序可能会使您的程序崩溃或网络处理变慢，因为所有数据必须存储在内存中。但是，有一些技巧可以将数据分成更小的块，并使用较少的内存来执行快速排序算法。下面是一些技巧，可帮助您使用较小的RAM对较大的文件进行排序。

步骤1: 将文件拆分为更小的块

如果您遇到了大文件，则需要将其分解为更小的块，然后对每个块进行排序。您可以在读取数据时定期进行此操作。使用外部排序算法完成此操作。将文件分成大小相同的块，然后将每个块排序并写入磁盘。

def create_chunks(input_file, chunk_size):    
    chunk = []
    with open(input_file) as f:
        for line in f:
            chunk.append(line)
            if len(chunk) == chunk_size:
                chunk.sort()
                yield chunk
                chunk = []
    if chunk:
        chunk.sort()
        yield chunk

步骤2: 合并所有块

将所有块合并为一个较小的文件。对于100个大小相同的块，您可能需要打开100个文件句柄，从每个文件中读取第一行并比较它们，然后写入一个新文件，从中读取第二行并重复此操作，以此类推。使用外部合并算法完成此操作。

def merge_chunks(chunks, output_file):
    with open(output_file, 'w') as out:
        iterators = [iter(chunk) for chunk in chunks]
        for record in heapq.merge(*iterators):
            out.write(record)

步骤3: 将新文件分解为小块并重复

完成合并后，您将获得一个新的较小文件，但如果它仍不适合内存，则可以将其拆分为较小的块，重复步骤1和2。这将使您可以使用较少的（更小的）RAM对文件进行排序。

def sort_file(input_file, output_file, chunk_size=1000):
    chunks = create_chunks(input_file, chunk_size)
    merge_chunks(chunks, output_file)

这就是使用较小的RAM对较大的文件进行排序的基本过程。将文件分成块，对每个块进行排序，将块合并为一个新文件，将其再次分解为块并重复此过程。使用上述方法，可以轻松地处理大于内存的文件。